The issues of work related to solving problems of intellectual data processing is to increase the efficiency of qualimetry, classification, diagnostics, choice, decision making, forecasting, taxono-my, etc., using data mining algorithms and a statistical approach. The aim of the work is to formalize the description and analysis of the source data as a means of improving the quality of solving intellec-tual problems. Compared with the well-known works, in which the emphasis was placed on certain informational criteria, the approach proposed in the work allows to form a set of quantitative and qual-itative criteria for the formalization of information sources. To achieve the goal, taking into account the knowledge of the structure and context of the problem, objective requirements imposed on the in-put information have been formulated. To ensure the specified quality of solving the problems of intel-lectual data processing, it is necessary that the input information be objective, reliable, relevant, com-plete, timely, understandable, etc., and have a certain degree of accuracy, which is possible only with competent experts. The paper considers the concept of single and group expertise. The dependence of the quality of the solution of the data processing problem on the requirements for the source data is considered by the example of the forecasting problem. The accuracy of forecasting the results of ex-ternal independent estimation in the selected section on the degree of completeness of the initial data and the selected methods of data processing and analysis is analyzed.

Rezolvarea problemelor complexe sociale, tehnice, economice și științifice necesită utilizarea unor sisteme ierarhizate pe mai multe niveluri bazate pe prelucrarea inteligentă a datelor. Probleme legate de acest domeniu de cercetare sunt creșterea eficienței rezolvării problemelor de calimetrie, clasificare, diagnosticare, selecție, luare a deciziilor, prognoză, taxonomie etc., utilizând algoritmi de extragere a datelor și o abordare statistică. Scopul lucrării este de a formaliza descrierea și analiza datelor sursă ca mijloc de îmbunătățire a calității rezolvării problemelor intelectuale. În comparație cu lucrările bine-cunoscute, în care s-a pus accentul pe anumite criterii informaționale, abordarea propusă în lucrare permite formarea unui set de criterii cantitative și calitative pentru formalizarea surselor de informare. Pentru atingerea scopului, ținând seama de cunoașterea structurii și a contextului problemei, au fost formulate cerințe obiective impuse informațiilor de intrare, nerespectarea cărora limitează utilizarea rezultatelor rezolvării problemei. Pentru a asigura calitatea specificată de rezolvare a problemelor de prelucrare a datelor intelectuale, este necesar ca informațiile de intrare să fie obiective, fiabile, relevante, complete, la timp, ușor de înțeles etc. și să aibă, de asemenea, un anumit grad de exactitate, posibil numai cu experți competenți. Dependența calității soluției problemei de prelucrarea datelor de cerințele surselor de date sursă este luată în considerare prin exemplul problemei de prognoză. Se analizează precizia prognozării rezultatelor estimării externe independente în secțiunea selectată privind gradul de completare a datelor inițiale și a metodelor selectate de prelucrare și analiză a datelor. Studiul a arătat fezabilitatea utilizării metodei medii mobile și a metodei celor mai mici pătrate pentru a obține o evaluare calitativă a prognosticului.

Решение сложных социальных, технических, экономических и научных задач требует ис-пользования иерархических многоуровневых систем, в основе работы которых лежит интеллектуальная обработка данных. Проблематикой работ, связанных с этим направлением исследований, является по-вышение эффективности решения задач квалиметрии, классификации, диагностики, выбора, принятия решений, прогнозирования, таксономии и др. с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных и статистического подхода. Целью работы является формализация описания и анализа исходных данных как средство повышения качества решения интеллектуальных задач. По сравнению с известными работами, в которых акценты делались на определенные информационные критерии, предлагаемый в работе подход позволяет сформировать множество количественных и качественных критериев для фор-мализации источников информации. Для достижения цели с учетом знания структуры и контекста раз-решаемой проблемы были сформулированы предъявляемые ко входной информации объективные требо-вания, несоблюдение которых ограничивает область использования результатов решения задачи. Для обеспечения заданного качества решения задач интеллектуальной обработки данных необходимо, чтобы входная информация была объективной, достоверной, релевантной, полной, своевременной, понятной и др., а также обладала определенной степенью точности, что возможно лишь при наличии компетентных экспертов. Рассмотрена зависимость качества решения задачи обработки данных от требований, предъ-являемых к источникам исходных данных на примере задачи прогнозирования. Проанализирована точ-ность прогноза результатов внешнего независимого оценивания в выбранном разрезе от степени полно-ты исходных данных и выбранных методов обработки и анализа данных. Исследование показало целесо-образность использования метода скользящей средней и метода наименьших квадратов для получения качественной прогностической оценки. При этом, несмотря на отсутствие почти трети исходных данных от компетентных источников, средняя относительная ошибка прогноза не превысила 10%.